Zusammenfassung
Projektmanagement mit PRINCE2 und Data Science ist die ideale Wahl für alle, die Projekte im Bereich der Datenanalyse effizient steuern möchten. Die PRINCE2-Methodik sorgt für eine strukturierte, prozessorientierte Herangehensweise, während Data-Science-Kenntnisse es ermöglichen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und tiefere Einblicke in die Projekt- und Geschäftsdaten zu gewinnen. Diese Weiterbildung hilft dir dabei, Projekte im Bereich der Datenanalyse sowohl planvoll als auch agil zu managen und so fundierte, datengestützte Ergebnisse zu erzielen.
Zielgruppe
Personen aus allen Bereichen.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Computer-Kenntnisse. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Der Start der Online-Weiterbildung ist jede Woche am Montag.
Die Unterrichtszeiten sind in Teilzeit und berufsbegleitend von montags bis freitags von 09:00 bis 13:00 Uhr und in Vollzeit von 09:00 bis 16:30 Uhr.
Du kannst an unseren Online-Weiterbildungen bequem von zu Hause oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte aus teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Wir vermitteln unser Wissen verständlich und praxisorientiert. Damit unser Weiterbildungsangebot deinen Vorstellungen entspricht, haben wir alle Lerninhalte in einer Themenübersicht aufgelistet.
Bewertung von Projekten und Entscheidungsfindung
Projektvorbereitung
Aufbau und Inhalt des Projektauftrags
Umfeldanalyse und Stakeholder Analyse
Steuerung und Reporting in Projekten
Projektabschlussbericht und Projektdokumentation
Kernprinzipien von PRINCE2® in Bezug auf Projekte
Schlüsselkonzepte von PRINCE2 Agile® in Bezug auf Projekte
Anpassung und Anwendung der PRINCE2®-Grundprinzipien, -Themen, -Prozesse und -Managementprodukte im agilen Kontext
Schwerpunkte von PRINCE2 Agile® im agilen Kontext
Verknüpfung von PRINCE2® und Agile *Schwerpunktbereiche von PRINCE2 Agile®
Fit für Prüfung und Praxis
Statistik
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-systemen
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
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